陳國材,汪雪良,2,楊華偉,2,蔣鎮(zhèn)濤,2,張 濤,2,張 正
(1.中國船舶科學(xué)研究中心,江蘇無錫 214082;2.深海技術(shù)科學(xué)太湖實(shí)驗(yàn)室,江蘇無錫 214082;3.武漢理工大學(xué),武漢 430070)
船舶在長期服役過程中,遭受風(fēng)、浪、流多種復(fù)雜載荷的作用,極易發(fā)生結(jié)構(gòu)疲勞損傷,從而導(dǎo)致船體安全性能下降,通過船體監(jiān)測系統(tǒng)能夠感知船舶結(jié)構(gòu)自身安全,實(shí)現(xiàn)對船舶結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的把握[1]。應(yīng)變作為結(jié)構(gòu)最常采集的物理量之一,同時(shí)也是評價(jià)船體結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的重要依據(jù),通常以實(shí)際的離散應(yīng)變測點(diǎn)為基礎(chǔ),開展對結(jié)構(gòu)的全局應(yīng)變場構(gòu)建。目前,國內(nèi)外比較成熟的應(yīng)變場重構(gòu)方法有模態(tài)法[2-4]、Ko 等人提出的位移理論[5-6]、人工智能[7]和iFEM 法[8-9]等。模態(tài)法的核心思想是將結(jié)構(gòu)變形視為各階模態(tài)的線性組合,其重構(gòu)精度受模態(tài)分析精度影響較大;Ko 的位移理論是基于撓度曲線推導(dǎo)的,所以只適用于重構(gòu)單方向結(jié)構(gòu)變形[10];人工智能的方法主要基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,變形重構(gòu)模型與被測物的材料屬性、結(jié)構(gòu)參數(shù)以及環(huán)境載荷的分布形式關(guān)聯(lián)性弱,具有較強(qiáng)的通用性,但其重構(gòu)位移的精確性嚴(yán)重依賴于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)所使用載荷集的豐富性[11];iFEM 通過構(gòu)建實(shí)測應(yīng)變值與理論值之間的最小二乘誤差函數(shù),結(jié)合形函數(shù)矩陣與幾何矩陣,組裝成結(jié)構(gòu)全局應(yīng)變場,iFEM 能擺脫傳統(tǒng)重構(gòu)方法的局限性,忽略結(jié)構(gòu)的材料屬性和受載荷情況,具有較高的工程應(yīng)用前景。自2003年Tessler[12]正式提出iFEM 的概念和理論以來,國內(nèi)外學(xué)者針對板、梁、殼等結(jié)構(gòu)開展了深入研究,并在機(jī)翼、船體等結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測,復(fù)合材料變形場重構(gòu)等領(lǐng)域進(jìn)一步驗(yàn)證了iFEM的魯棒性和可行性[13-14]。
重構(gòu)方法的精度通常正相關(guān)于應(yīng)變傳感器布置數(shù)量,但是實(shí)際工程應(yīng)用中無法通過布置大量傳感器來提升應(yīng)變場的重構(gòu)精度,主要有以下原因:一是特殊位置不滿足工程施工條件,如結(jié)構(gòu)角隅處等;二是傳感器數(shù)量的增加,將造成系統(tǒng)成本的上升和可靠性的下降。
面對重構(gòu)精度提升與降低傳感器數(shù)量的矛盾,本文提出以虛擬應(yīng)變傳感器和物理傳感器虛實(shí)結(jié)合的應(yīng)變采集方法。所謂虛擬應(yīng)變傳感器,是指利用數(shù)值分析方法給出結(jié)構(gòu)目標(biāo)位置在不同受載條件下的應(yīng)變響應(yīng),以替代物理應(yīng)變傳感器的技術(shù)手段。在iFEM 技術(shù)框架下,通過對船舶結(jié)構(gòu)的典型組成單元加筋板布置虛擬應(yīng)變傳感器進(jìn)行應(yīng)變場重構(gòu),可突破少量物理測點(diǎn)難以實(shí)現(xiàn)應(yīng)變場重構(gòu)的困境,為全船結(jié)構(gòu)應(yīng)變場重構(gòu)提供有效方法。
在iFEM 技術(shù)框架下的應(yīng)變場構(gòu)建流程可概括為“兩支一主”,“兩支”為根據(jù)逆殼單元構(gòu)建單元理論應(yīng)變和根據(jù)物理模型采集的實(shí)測應(yīng)變,“一主”則是構(gòu)建關(guān)于單元節(jié)點(diǎn)位移的最小二乘誤差函數(shù),對誤差函數(shù)求極值后,求得單元節(jié)點(diǎn)位移,再結(jié)合單元幾何矩陣組裝總體矩陣得到應(yīng)變場,簡化求解流程,如圖1所示。
圖1 iFEM求解流程Fig.1 Solution process of iFEM
為了適應(yīng)不同的結(jié)構(gòu)形式和物理模型,需要構(gòu)建不同的逆向單元,由于加筋板模型是應(yīng)變呈線性變化的板殼結(jié)構(gòu),并考慮剪切變形對結(jié)構(gòu)的影響,故采用iQS4 作為逆殼單元和Mindlin 板理論進(jìn)行應(yīng)變場重構(gòu)[15]。如圖2所示建立一個(gè)板單元的局部坐標(biāo)系(x,y,z),坐標(biāo)原點(diǎn)位于板單元的中性面形心處。u、v和w分別是該局部坐標(biāo)系下x、y和z方向的位移,θx、θy和θz分別為繞x、y和z軸方向的轉(zhuǎn)角。單元厚度為2h,點(diǎn)1、2、3、4分別為單元的4個(gè)節(jié)點(diǎn)。
圖2 四節(jié)點(diǎn)逆殼單元iQS4Fig.2 Four-node inverse shell unit iQS4
圖3 通過iQS4內(nèi)的應(yīng)變花測量的離散表面應(yīng)變Fig.3 Discrete surface strain measured by strain flower in iQS4 element
式中:u0、v0和w0分別表示節(jié)點(diǎn)在x,y,z方向上的位移;θx0和θy0表示中線面上一點(diǎn)繞x軸和y軸方向旋轉(zhuǎn)的角度,其中z方向的位移w沿板厚方向基本不變,z∈[-h,+h]。
根據(jù)求解流程及有限元理論,四節(jié)點(diǎn)單元的形函數(shù)如式(2),單元的每個(gè)節(jié)點(diǎn)可表示為式(3):
則四節(jié)點(diǎn)單元位移矩陣可表示為
根據(jù)線彈性理論,加筋板結(jié)構(gòu)某單元的理論應(yīng)變可大致分為面內(nèi)的拉壓應(yīng)變e(ue)、彎曲應(yīng)變k(ue)、剪切應(yīng)變s(ue)的線性組合,分別如式(5)~(7)所示。
另外,可通過形函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)矩陣建立起理論應(yīng)變與單元節(jié)點(diǎn)位移矩陣的關(guān)系,即加筋板結(jié)構(gòu)的表面應(yīng)變?chǔ)舃可以用四節(jié)點(diǎn)逆殼單元形函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)矩陣Bm、Bk與單元節(jié)點(diǎn)位移矩陣ue表示為
同樣,橫向剪切應(yīng)變?chǔ)舠也可以表示為四節(jié)點(diǎn)逆殼單元形函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)矩陣Bs與單元節(jié)點(diǎn)位移矩陣ue的乘積,
形函數(shù)偏導(dǎo)矩陣Bm、Bk、Bs的詳細(xì)計(jì)算過程及原理見文獻(xiàn)[8]。
構(gòu)建實(shí)測應(yīng)變與理論應(yīng)變之間的最小二乘誤差函數(shù),然后求誤差函數(shù)對單元節(jié)點(diǎn)位移的偏導(dǎo),當(dāng)誤差函數(shù)為0時(shí),取得理論上該單元各節(jié)點(diǎn)的位移值,并認(rèn)為此時(shí)的單元各節(jié)點(diǎn)位移分布對應(yīng)此時(shí)實(shí)測應(yīng)變狀態(tài)下的實(shí)際位移分布。
式中,e(ue)、k(ue)、s(ue)是由中性面位移場表示的單元理論拉壓、彎曲、剪切應(yīng)變;ec、kc、sc是通過仿真試驗(yàn)或者應(yīng)變片測量得到表面應(yīng)變信息推導(dǎo)得到的中性面的拉壓、彎曲、剪切應(yīng)變;we、wk、ws為無量綱加權(quán)系數(shù),與各截面應(yīng)變相關(guān),控制著理論中性面應(yīng)變與實(shí)際中性面應(yīng)變的強(qiáng)弱關(guān)系。如果通過應(yīng)變片或者光纖光柵測量的表面應(yīng)變信息,可以得到所有單元的中性面應(yīng)變ec、kc和sc,那么加權(quán)系數(shù)可取we=wk=ws=1,對于缺失實(shí)際中性面應(yīng)變的情況,如上述中的剪切應(yīng)變,可以通過調(diào)整對應(yīng)的系數(shù)來控制結(jié)果的精度以及合理性[10,16]。經(jīng)過對加筋板某板構(gòu)造及材質(zhì)的綜合分析,取ws=λ=10-3,其中0<λ≤1,λ為罰參數(shù)[16]。
式中,Ae是板單元內(nèi)的面積,n為單元內(nèi)傳感器的數(shù)量。
對誤差函數(shù)φe(ue)求關(guān)于位移向量ue的偏導(dǎo),并令偏導(dǎo)等于零,求得誤差函數(shù)φe(ue)的極小值。
整理上式可得
與有限單元法的單元?jiǎng)偠确匠填愃?,式中:ke為單元?jiǎng)偠染仃嚕琭e為單元載荷矩陣。
矩陣ke由矩陣Bm、Bk、Bs及其對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)we、wk、ws確定,由于we=wk=1,ws=λ=10-3,具體形式如下:
矩陣fe與矩陣Bm、Bk、Bs及其對應(yīng)的加權(quán)系數(shù)we、wk、ws以及應(yīng)變傳感器數(shù)量n、單元板厚h有關(guān),由于we=wk=1,ws=λ=10-3,具體形式如下:
組裝單元矩陣構(gòu)建整體矩陣,通過坐標(biāo)變換矩陣,可將單元在局部坐標(biāo)系下的剛度矩陣方程轉(zhuǎn)化為在全局坐標(biāo)系下的剛度矩陣方程,進(jìn)而將離散結(jié)構(gòu)的剛度矩陣方程進(jìn)行整合,得到總體結(jié)構(gòu)的總體剛度矩陣方程,此過程類似于有限元思想[14]。
具體求法與形式如下:
式中,K是總體剛度矩陣,與結(jié)構(gòu)離散的單元位置和數(shù)量有關(guān),nel是結(jié)構(gòu)離散的單元數(shù)量;U是總體結(jié)構(gòu)位移向量;F是總體載荷矩陣,與結(jié)構(gòu)離散的單元中面應(yīng)變有關(guān);Te為坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣。而k矩陣是一個(gè)對稱矩陣,與應(yīng)變測量值無關(guān),與應(yīng)變測量點(diǎn)所在逆向單元的單元節(jié)點(diǎn)位置和應(yīng)變測量點(diǎn)位置有關(guān),再結(jié)合單元邊界條件,系數(shù)矩陣k將簡化為一個(gè)正定矩陣,求逆后可得到單元節(jié)點(diǎn)的全局位移U。
在忽略板單元的剪切變形的情況下,利用單元的形函數(shù)偏導(dǎo)數(shù)矩陣與單元節(jié)點(diǎn)位移矩陣,加筋板結(jié)構(gòu)表面應(yīng)變可表示為
如計(jì)入板單元的結(jié)構(gòu)剪切應(yīng)變,可根據(jù)剪切應(yīng)變與拉壓應(yīng)變的關(guān)系,合理取罰參數(shù)λ,得到
同樣可以經(jīng)過對離散應(yīng)變單元的組裝后得到全局應(yīng)變?chǔ)拧?/p>
加筋板作為船體結(jié)構(gòu)中的主要構(gòu)件,在保證船體結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和剛度的情況下可大幅減輕鋼材用量。本文中加筋板模型采用低溫船用鋼設(shè)計(jì),板面以下為“九縱四橫”結(jié)構(gòu),即9 根縱骨,4 根橫梁,板面以上布置肋板(如圖4所示)。詳細(xì)尺寸及材料屬性見表1。
表1 加筋板幾何參數(shù)和材料屬性Tab.1 Geometric parameters and material properties of stiffened plates
圖4 加筋板模型Fig.4 Stiffened plate model
加筋板以Abaqus 有限元軟件進(jìn)行建模,板、肋板、固定邊采用殼單元建模,縱骨橫梁采用梁單元建模,共有23 518個(gè)單元、71 002個(gè)節(jié)點(diǎn),單元均為四邊形單元,即為逆殼單元iQS4(如圖5所示)。
圖5 加筋板有限元模型Fig.5 Finite element model of stiffened plate
為了模擬船舶甲板發(fā)生中垂時(shí)船舶甲板的載荷響應(yīng),試驗(yàn)時(shí)采用一端固定,一端加載,固定端邊界條件為U1=U2=U3=UR1=UR2=UR3=0,加載端邊界條件為U2=U3=UR1=UR2=UR3=0,如圖6所示。
圖6 加筋板加載示意圖Fig.6 Schematic diagram of stiffened plate loading
加筋板模型充分考慮了船舶上層甲板建筑物及工程實(shí)際,在加筋板邊緣布置傳感器,以模擬船舶左右舷甲板列板。試驗(yàn)共布置6 個(gè)單向應(yīng)變片、3 個(gè)電阻傳感器和3 個(gè)光纖傳感器,本文內(nèi)容僅用到6 個(gè)單向應(yīng)變片,E1、A1、E3、A2 距最近的固定邊15 cm,E2、E4位于加筋板長度方向的對稱線上,所有測點(diǎn)均距加筋板邊緣2 cm,加筋板試驗(yàn)?zāi)P腿鐖D7所示。
圖7 加筋板模型試驗(yàn)Fig.7 Stiffened plate model test
試驗(yàn)過程中,不可避免地存在應(yīng)變片粘貼位置不夠精確、粘貼工藝不完全相同等狀況。以應(yīng)變片粘貼最終位置為準(zhǔn),在有限元模型中選取相對應(yīng)位置的單元,使數(shù)值仿真與試驗(yàn)保持一致,如圖8 所示。實(shí)測點(diǎn)與有限元單元號對應(yīng)表如表2所示。
表2 實(shí)測點(diǎn)與單元號對應(yīng)表Tab.2 Measuring points and corresponding unit numbers
圖8 加筋板測點(diǎn)布置示意圖Fig.8 Schematic diagram of measuring point arrangement of stiffened plate
試驗(yàn)過程中,先以100 kN為階梯加載至1400 kN后,再以200 kN為階梯加載至2000 kN,如此加載重復(fù)兩次,應(yīng)變數(shù)據(jù)基本吻合,工況如表3所示。
表3 加筋板加載工況Tab.3 Loading condition of stiffened plate
由于物理測點(diǎn)有限,基于有限測點(diǎn)難以開展高精度應(yīng)變場重構(gòu)工作,針對以上困境開展了Xgboost和虛實(shí)結(jié)合兩種數(shù)據(jù)補(bǔ)充方法的研究。
將相同位置應(yīng)變值的實(shí)測結(jié)果與仿真結(jié)果進(jìn)行對比,并作誤差曲線,如圖9 所示。E1 點(diǎn)誤差較大,其它測點(diǎn)趨勢相同,6個(gè)測點(diǎn)均隨著載荷增大,誤差逐漸減小。E2點(diǎn)實(shí)測值和仿真值最為接近,除起始工況外,其它工況誤差值保持在1.5%~6.7%之間。A1 點(diǎn)和E1 點(diǎn)、E2 點(diǎn)和E4 點(diǎn)、A2 點(diǎn)和E3 點(diǎn)兩兩形成對照,實(shí)測值均有一定差異。另外,實(shí)測應(yīng)變初始值基本不為零,原因有以下幾點(diǎn):一是加筋板在加工過程中存在焊縫不均勻,板內(nèi)存有內(nèi)應(yīng)力等;二是加載過程存在載荷分布不均勻,導(dǎo)致對應(yīng)點(diǎn)應(yīng)變值偏差;三是施工工藝不穩(wěn)定或存在零點(diǎn)漂移,當(dāng)載荷為零時(shí),5 個(gè)測點(diǎn)出現(xiàn)非零值;四是環(huán)境因素,試驗(yàn)室中的溫度變化,其它機(jī)械振動(dòng)等因素也會(huì)對應(yīng)變采集系統(tǒng)產(chǎn)生影響[17]。綜合實(shí)測數(shù)據(jù)分析,試驗(yàn)值和仿真值數(shù)據(jù)較為接近,此次試驗(yàn)仿真值具有較高參考價(jià)值。
圖9 加筋板試驗(yàn)、仿真載荷-軸向應(yīng)變圖Fig.9 Test and simulation load-axial strain diagram of stiffened plate
由于此次軸向壓縮最大加載為2000 kN,軸向應(yīng)變值最大,此工況下最接近結(jié)構(gòu)的破壞狀態(tài),且具有較高的工程研究意義,故對該載荷作用下的軸向應(yīng)變場進(jìn)行重構(gòu)研究,對6個(gè)測點(diǎn)位置分析后,分為4個(gè)反演點(diǎn)、2個(gè)驗(yàn)證點(diǎn),如表4所示。
表4 測點(diǎn)分類Tab.4 Classification of measuring points
將板面按照物理區(qū)域劃分為反演點(diǎn)區(qū)域和驗(yàn)證點(diǎn)區(qū)域,兩者沿加筋板板面對角線對稱,反演點(diǎn)區(qū)域包含4個(gè)反演點(diǎn),驗(yàn)證點(diǎn)區(qū)域包含2個(gè)驗(yàn)證點(diǎn),如圖10所示。
圖10 反演點(diǎn)、實(shí)測點(diǎn)分布圖Fig.10 Distribution of inversion points and measured points
基于iFEM 框架,用實(shí)測點(diǎn)、虛擬點(diǎn)、虛實(shí)結(jié)合點(diǎn)三種路徑分別對加筋板進(jìn)行應(yīng)變場構(gòu)建,并用E1點(diǎn)、E2 點(diǎn)進(jìn)行精度驗(yàn)證,由于iFEM 法需要測點(diǎn)上下表面的三向應(yīng)變,其它方向應(yīng)變由仿真中的虛擬應(yīng)變傳感器提供補(bǔ)充數(shù)據(jù),流程如圖11所示。在實(shí)測點(diǎn)反演路徑中,僅使用4個(gè)反演點(diǎn)進(jìn)行應(yīng)變場構(gòu)建,另外采用Xgboost 的回歸方法對實(shí)測點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)充,驗(yàn)證并對比三種方法的精度。在虛擬點(diǎn)反演路徑中,使用有限元仿真值進(jìn)行反演,在虛實(shí)結(jié)合路徑中,以4 個(gè)實(shí)測點(diǎn)補(bǔ)充部分虛擬點(diǎn)再進(jìn)行反演并構(gòu)建加筋板應(yīng)變場。
圖11 虛實(shí)結(jié)合方法驗(yàn)證路徑Fig.11 Verification path of virtual-real combination method
以15個(gè)測點(diǎn)為輸入(I),iFEM 重構(gòu)值(O)與輸入的軸向應(yīng)變誤差曲線如圖12所示,實(shí)測、虛擬、虛實(shí)結(jié)合3種路徑的平均誤差(δ)分別為1.82%、1.09%和1.8%,驗(yàn)證點(diǎn)E1和E2的相對誤差見表5。
表5 15個(gè)重構(gòu)點(diǎn)相對誤差Tab.5 Relative errors of 15 reconstruction points
圖12 15個(gè)點(diǎn)I-O-δ圖Fig.12 I-O-δ of 15 points
依據(jù)實(shí)測點(diǎn)、虛擬點(diǎn)、虛實(shí)結(jié)合點(diǎn)3種路徑構(gòu)建實(shí)測應(yīng)變場和重構(gòu)應(yīng)變場,如圖13所示,圖中(a)、(b)、(c)分別為3種路徑構(gòu)建的實(shí)測應(yīng)變場,(d)、(e)、(f)分別為3種路徑的重構(gòu)應(yīng)變場。
圖13 15個(gè)點(diǎn)應(yīng)變云圖及iFEM應(yīng)變重構(gòu)云圖Fig.13 Strain nephogram and iFEM strain reconstruction nephogram of 15 points
以21個(gè)測點(diǎn)為輸入,iFEM 重構(gòu)值與輸入的軸向應(yīng)變誤差曲線如圖14所示,實(shí)測、虛擬、虛實(shí)結(jié)合3種路徑的平均誤差(δ)分別為0.47%、2.1%和2.11%,驗(yàn)證點(diǎn)E1和E2的相對誤差見表6。
表6 21個(gè)重構(gòu)點(diǎn)相對誤差Tab.6 Relative errors of 21 reconstruction points
圖14 21個(gè)點(diǎn)I-O-δ圖Fig.14 I-O-δ diagram of 21 points
依據(jù)實(shí)測點(diǎn)、虛擬點(diǎn)、虛實(shí)結(jié)合點(diǎn)3種路徑構(gòu)建實(shí)測應(yīng)變場和重構(gòu)應(yīng)變場,如圖15所示,圖中(a)、(b)、(c)分別為3種路徑構(gòu)建的實(shí)測應(yīng)變場,(d)、(e)、(f)分別為3種路徑的重構(gòu)應(yīng)變場。
圖15 21個(gè)點(diǎn)應(yīng)變云圖及iFEM應(yīng)變重構(gòu)云圖Fig.15 Strain nephogram and iFEM strain reconstruction nephogram of 21 points
應(yīng)變場構(gòu)建精度的影響因素諸多,有可定量分析因素,如輸入點(diǎn)的真實(shí)度和數(shù)量等,有可定性分析因素,如模型加工工藝、試驗(yàn)加載方式、數(shù)據(jù)采集技術(shù)、環(huán)境因素等[18]。通過改變定量物理因素和完善優(yōu)化相關(guān)的定性因素可以更好地評估應(yīng)變場重構(gòu)精度。
Xgboost(extreme gradient boosting)方法的原理是建立一個(gè)新的決策樹模型,該模型正在學(xué)習(xí)一個(gè)新的函數(shù)來擬合上次迭代預(yù)測的殘差。將所有二分樹模型的回歸值相加,得到最終的回歸結(jié)果(如圖16所示)。本研究中,通過設(shè)置二分樹的最大深度來限制收斂準(zhǔn)則。
圖16 Xgboost回歸法Fig.16 Xgboost regression method
Xgboost預(yù)測殘差的目標(biāo)函數(shù)由損失函數(shù)和正則化項(xiàng)組成,正則化項(xiàng)為
式中,l(yi,y?i)為損失函數(shù),Ω(fk)為正則化項(xiàng),yi為樣本,y?i為yi的預(yù)測結(jié)果,在本研究中,損失函數(shù)為線性函數(shù),如式(28)所示:
在Xgboost 回歸方法中,隨機(jī)選取16、21、30、40、41、…、48、49、50 個(gè)點(diǎn)應(yīng)變數(shù)據(jù),依次放入200 kN數(shù)據(jù)庫中,以仿真值為基準(zhǔn),插值21個(gè)點(diǎn)的應(yīng)變。圖17為軸向應(yīng)變在各次插值中的吻合度曲線,在數(shù)據(jù)庫中,有47 個(gè)點(diǎn)時(shí)對應(yīng)的插值結(jié)果與仿真值誤差最小,最小誤差為1.92%;當(dāng)測點(diǎn)超過47 個(gè)點(diǎn)時(shí)其誤差再次變大,出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。
圖17 軸向應(yīng)變吻合度曲線Fig.17 Coincidence cure of axial strain data
在此次加筋板模型中,Xgboost回歸方法以仿真與實(shí)測值相互補(bǔ)充建立數(shù)據(jù)庫,同樣基于此方法,在模型試驗(yàn)時(shí)隨機(jī)物理測點(diǎn)為47 個(gè)時(shí),插值誤差最小,為1.92%,應(yīng)變場重構(gòu)結(jié)果最佳。數(shù)據(jù)量豐盈度與插值精度曲線如圖18所示。
對此模型9、15、21個(gè)測點(diǎn)的情況分別進(jìn)行了分析研究。通過虛實(shí)結(jié)合路徑,以9個(gè)測點(diǎn)構(gòu)建的結(jié)果與驗(yàn)證點(diǎn)E1、E2 的相對誤差分別為-2.68%、-4.50%,由于軸向單元?jiǎng)澐謪^(qū)域大,且模型邊界復(fù)雜,重構(gòu)應(yīng)變場與實(shí)際應(yīng)變場差距大,本文未做詳細(xì)分析。以15個(gè)測點(diǎn)構(gòu)建的結(jié)果與驗(yàn)證點(diǎn)E1、E2誤差分別為2.23%、0.56%。以21個(gè)測點(diǎn)構(gòu)建的結(jié)果,與E1、E2驗(yàn)證點(diǎn)誤差則分別為1.62%、-2.13%。實(shí)測和虛擬路徑的重構(gòu)相對誤差如表7所示。
由表可見,虛實(shí)結(jié)合路徑中以15個(gè)點(diǎn)和21個(gè)點(diǎn)為輸入時(shí),其結(jié)果與驗(yàn)證點(diǎn)的誤差均小于3%。根據(jù)應(yīng)變場重構(gòu)結(jié)果圖12和圖14,測點(diǎn)為21個(gè)點(diǎn)時(shí)通過虛實(shí)結(jié)合路徑構(gòu)建的應(yīng)變場與實(shí)測值構(gòu)建的應(yīng)變場更為吻合。
本文基于iFEM 框架以船舶典型結(jié)構(gòu)加筋板為研究對象,在其邊緣布置傳感器,融入虛實(shí)結(jié)合思想并結(jié)合Xgboost 回歸方法,通過對加筋板模型的數(shù)值仿真和加載試驗(yàn),解決了同步提升重構(gòu)精度與降低物理傳感器數(shù)量的工程難點(diǎn),并對試驗(yàn)過程中可能造成重構(gòu)應(yīng)變場精度的因素進(jìn)行了分析。通過研究得出以下結(jié)論:
(1)Xgboost 回歸方法對于補(bǔ)充實(shí)測點(diǎn)具有較高的精確性和實(shí)用性,在此模型中,通過預(yù)測,當(dāng)物理測點(diǎn)達(dá)到30個(gè)時(shí)插值結(jié)果的平均誤差降到2.25%,物理測點(diǎn)達(dá)到47個(gè)時(shí)平均誤差最低,為1.92%。
(2)通過虛實(shí)結(jié)合路徑快速補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)的應(yīng)變場重構(gòu)結(jié)果操作性強(qiáng)、準(zhǔn)確度高,以15個(gè)點(diǎn)和21個(gè)點(diǎn)為輸入時(shí)結(jié)果與驗(yàn)證點(diǎn)的誤差均小于3%。
(3)本文針對加筋板結(jié)構(gòu)提供了一套完整的應(yīng)變場重構(gòu)方案,對于相似的板架結(jié)構(gòu)具有一定的參考價(jià)值,同時(shí)虛實(shí)結(jié)合路徑的驗(yàn)證也為工程應(yīng)用提供了有效支撐。